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                    春节囤货清单 | 15篇近期值得读的AI论文                                    </h2>
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                                        <span id="copyright_logo" class="rich_media_meta meta_original_tag">原创</span>
                                                            <em id="post-date" class="rich_media_meta rich_media_meta_text">2018-02-08</em>

                                        <em class="rich_media_meta rich_media_meta_text">让你更懂AI的</em>
                                        <a class="rich_media_meta rich_media_meta_link rich_media_meta_nickname" href="##" id="post-user">PaperWeekly</a>
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                            <label class="profile_meta_label">功能介绍</label>
                            <span class="profile_meta_value">PaperWeekly 是一个推荐、解读、讨论和报道人工智能前沿论文成果的学术平台，致力于让国内外优秀科研工作得到更为广泛的传播和认可。</span>
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                    <section style="color: rgb(51, 51, 51);font-size: 16px;text-align: justify;white-space: normal;margin-left: 0.5em;margin-right: 0.5em;" data-mpa-powered-by="yiban.io"><section><section><section><section><section><section><section><section><section><section><section><section><section><section><section><section><section><section><section><section><section><section><section><section><section><section><section><section><section><section><section><section><section><section><section><section><section><section><section><section><section><section><section><section style="text-align: center;"><section><section><section style="margin-top: 30px;margin-bottom: 30px;text-align: justify;"><section style="padding: 20px 15px;background-color: rgb(245, 245, 245);border-width: 1px;border-style: solid;border-color: rgb(237, 237, 237);border-radius: 2px;"><p style="text-align: center;margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><br></p><p style="margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><img class="" data-ratio="0.2859375" data-s="300,640" src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/VBcD02jFhgl7VHx00TkzicBMAfz1dFT8icD4HwmJZpt0Jiccw6ns7c3co7MpZslIia8VAuZicUTSuoPaq6hE4KbxWPg/640?" data-type="jpeg" data-w="640" src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/VBcD02jFhgl7VHx00TkzicBMAfz1dFT8icD4HwmJZpt0Jiccw6ns7c3co7MpZslIia8VAuZicUTSuoPaq6hE4KbxWPg/640?tp=webp&amp;wxfrom=5&amp;wx_lazy=1" style="width: auto !important; height: auto !important; visibility: visible !important;" data-fail="0"></p><p style="margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="font-size: 14px;"><br></span></p><p style="margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="font-size: 14px;">在碎片化阅读充斥眼球的时代，越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考。<br></span></p><p style="margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><br></p><p style="margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="font-size: 14px;">在这个栏目里，你会快速 get 每篇精选论文的亮点和痛点，时刻紧跟 AI 前沿成果。</span></p><p style="margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="font-size: 14px;"><br></span></p><p style="margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="font-size: 14px;">点击本文底部的「<span style="font-size: 14px;color: rgb(12, 88, 126);"><strong>阅读原文</strong></span>」即刻加入社区，查看更多最新论文推荐。</span></p></section></section><section style="margin: 33px 0em 50px;"><section style="padding-right: 10px;padding-left: 10px;font-size: 14px;color: rgb(199, 199, 199);display: inline-block;background-color: rgb(255, 255, 255);z-index: 1;margin-left: 0em;margin-right: 0em;">这是 PaperDaily 的第&nbsp;<span style="color: rgb(12, 88, 126);"><strong>42</strong></span>&nbsp;篇文章</section><section style="margin-top: -12px;border-bottom: 1px dashed rgb(182, 194, 204);height: 1px;width: 526px;margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><br></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section></section><section style="margin-left: 0.5em;margin-right: 0.5em;"><p style="margin: 30px 0em 20px;white-space: normal;font-weight: 700;font-size: 20px;line-height: 1.5;text-align: center;"><span style="color: rgb(12, 88, 126);">[ 自然语言处理 ]</span></p><p style="margin: 30px 0em 20px;white-space: normal;font-weight: 700;font-size: 20px;text-align: center;line-height: normal;"><img class="" data-ratio="0.109375" data-s="300,640" src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/VBcD02jFhgl7VHx00TkzicBMAfz1dFT8icO9FmLojPqkAkFLqO8OhZEARhJGDywtkJx945hvpibxdvtFduMhzpThQ/640?" data-type="png" data-w="640" src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/VBcD02jFhgl7VHx00TkzicBMAfz1dFT8icO9FmLojPqkAkFLqO8OhZEARhJGDywtkJx945hvpibxdvtFduMhzpThQ/640?tp=webp&amp;wxfrom=5&amp;wx_lazy=1" style="width: auto !important; height: auto !important; visibility: visible !important;" data-fail="0"><br></p><section style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: center;"><section style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: center;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);"><strong>Deep Learning for Sentiment Analysis : A Survey</strong></span><span style="font-size: 15px;"><br></span><p style="margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="color: rgb(136, 136, 136);font-size: 15px;"><strong>@xwzhong 推荐</strong></span></p><p style="margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);">#Sentiment Classification</span></p></section><p style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: justify;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);">近年来，深度学习有了突破性发展，NLP 领域里的情感分析任务逐渐引入了这种方法，并形成了很多业内最佳结果。本文中，来自领英与伊利诺伊大学芝加哥分校的研究人员对基于深度学习的情感分析研究进行了详细论述。</span></p><p style="margin-top: -2px;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="font-size: 13px;color: rgb(136, 136, 136);">论文链接</span></p><p style="margin-top: -2px;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="font-family: arial, sans, sans-serif;white-space: pre-wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);font-size: 13px;color: rgb(136, 136, 136);">https://www.paperweekly.site/papers/1589</span></p></section><section style="margin: 15px 0em 30px;white-space: normal;line-height: 12px;font-size: 12px;color: rgb(128, 128, 128);text-align: center;"></section><section style="margin: 15px 0em 30px;white-space: normal;line-height: 12px;font-size: 12px;color: rgb(128, 128, 128);text-align: center;"></section><p style="margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><img class="" data-ratio="0.109375" data-s="300,640" src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/VBcD02jFhgl7VHx00TkzicBMAfz1dFT8icQRlrP3aP0pQfsEGbyTZKF6UDWtfZmrMzn4nY13xQ7kA1icr0N5TcRVQ/640?" data-type="png" data-w="640" src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/VBcD02jFhgl7VHx00TkzicBMAfz1dFT8icQRlrP3aP0pQfsEGbyTZKF6UDWtfZmrMzn4nY13xQ7kA1icr0N5TcRVQ/640?tp=webp&amp;wxfrom=5&amp;wx_lazy=1" style="width: auto !important; height: auto !important; visibility: visible !important;" data-fail="0"></p><section style="margin: 15px 0em 30px;white-space: normal;line-height: 12px;font-size: 12px;color: rgb(128, 128, 128);text-align: center;"></section><section style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: center;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);"><strong>Generating Wikipedia by Summarizing Long Sequences</strong></span><span style="font-size: 15px;"><br></span><p style="margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="color: rgb(136, 136, 136);font-size: 15px;"><strong>@paperweekly 推荐</strong></span></p><p style="margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);">#Short Text Expansion</span></p></section><p style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: justify;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);">本文来自 Google Brain，通过长序列摘要生成维基百科。</span></p><p style="margin-top: -2px;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="font-size: 13px;color: rgb(136, 136, 136);">论文链接</span></p><p style="margin-top: -2px;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="font-family: arial, sans, sans-serif;white-space: pre-wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);font-size: 13px;color: rgb(136, 136, 136);">https://www.paperweekly.site/papers/1615</span></p><section style="margin: 15px 0em 30px;white-space: normal;line-height: 12px;font-size: 12px;color: rgb(128, 128, 128);text-align: center;"></section><p style="margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><img class="" data-ratio="0.109375" data-s="300,640" src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/VBcD02jFhgl7VHx00TkzicBMAfz1dFT8ichDlonfdvKXvzUPKNndGkVFic5wMs53ZjOygqDQouOASgne02AYV1yaA/640?" data-type="png" data-w="640" src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/VBcD02jFhgl7VHx00TkzicBMAfz1dFT8ichDlonfdvKXvzUPKNndGkVFic5wMs53ZjOygqDQouOASgne02AYV1yaA/640?tp=webp&amp;wxfrom=5&amp;wx_lazy=1" style="width: auto !important; height: auto !important; visibility: visible !important;" data-fail="0"></p><section style="margin: 15px 0em 30px;white-space: normal;line-height: 12px;font-size: 12px;color: rgb(128, 128, 128);text-align: center;"></section><section style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: center;"><span style="font-size: 15px;"></span></section><section style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: center;"><p style="margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);"><strong>MaskGAN: Better Text Generation via Filling in the ______</strong></span></p><p style="margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="color: rgb(136, 136, 136);font-size: 15px;"><strong>@Synced 推荐</strong></span></p><p style="margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);">#Paraphrase Generation</span></p></section><p style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: justify;"><span style="color: rgb(63, 63, 63);"><span style="font-size: 15px;">谷歌大脑提出使用生成对抗网络（GAN）来提高文本质量，它通过显式地训练生成器产生高质量文本，并且已经在图像生成领域取得很大成功。GAN 最初设计用于输出可微分的值，所以生成离散语言是具有挑战性的。作者认为验证复杂度本身不代表模型生成的文本质量。</span></span></p><p style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: justify;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);">本文引入条件 actor-critic GAN，它可以基于上下文填充缺失的文本。本文从定性和定量的角度证明，相比最大似然训练的模型，这种方法生成了更真实的有条件和无条件文本样本。</span><br></p><p style="margin-top: -2px;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="font-size: 13px;color: rgb(136, 136, 136);">论文链接</span></p><p style="margin-top: -2px;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="font-family: arial, sans, sans-serif;white-space: pre-wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);font-size: 13px;color: rgb(136, 136, 136);">https://www.paperweekly.site/papers/1588</span></p><p style="margin-top: -2px;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;margin-left: 0em;margin-right: 0em;line-height: 2em;"><span style="font-family: arial, sans, sans-serif;white-space: pre-wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);font-size: 13px;color: rgb(136, 136, 136);"><br></span></p><p style="text-align: center;margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><img class="" data-ratio="0.109375" data-s="300,640" src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/VBcD02jFhgl7VHx00TkzicBMAfz1dFT8icJ6oGKRITiaenF00wDTL2VZF5zDm4mcv4S9N18QbCuxVtibhcltkXmb0g/640?" data-type="png" data-w="640" src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/VBcD02jFhgl7VHx00TkzicBMAfz1dFT8icJ6oGKRITiaenF00wDTL2VZF5zDm4mcv4S9N18QbCuxVtibhcltkXmb0g/640?tp=webp&amp;wxfrom=5&amp;wx_lazy=1" style="width: auto !important; height: auto !important; visibility: visible !important;" data-fail="0"></p><section style="margin: 15px 0em 30px;white-space: normal;line-height: 12px;font-size: 12px;color: rgb(128, 128, 128);text-align: center;"></section><section style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: center;"><span style="color: rgb(63, 63, 63);font-size: 15px;"><strong>Investigating the Working of Text Classifiers</strong><br></span><p style="margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="color: rgb(136, 136, 136);font-size: 15px;"><strong>@duinodu 推荐</strong></span></p><p style="margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);">#Text Classification</span></p></section><p style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: justify;"><span style="color: rgb(63, 63, 63);font-size: 15px;">文本分类问题，给一段文本指定一个类别，在主题分类和情感分析中都有应用到。它的难点在于如何在具有语义的文本中，对句子之间的内在联系（语义或句法）进行编码。这对文本情感分类很关键，因为比如像“对照”或者“因果”等关系，会直接决定整个文档的性质。</span></p><p style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: justify;"><span style="color: rgb(63, 63, 63);font-size: 15px;">本文并没有提出一套完整的解决方法，而是通过构建新的数据集（训练集和测试集尽可能不包含共同的关键词），验证上面的猜想。此外，作者还设计了一种 ANON 的正则方法，让网络不那么容易记住文档的关键词。</span></p><p style="margin-top: -2px;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="font-size: 13px;color: rgb(136, 136, 136);">论文链接</span></p><p style="margin-top: -2px;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="font-family: arial, sans, sans-serif;white-space: pre-wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);font-size: 13px;color: rgb(136, 136, 136);">https://www.paperweekly.site/papers/1579</span></p><p style="margin-top: -2px;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;margin-left: 0em;margin-right: 0em;line-height: 2em;"><br></p><p style="text-align: center;margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><img class="" data-ratio="0.109375" data-s="300,640" src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/VBcD02jFhgl7VHx00TkzicBMAfz1dFT8icEknJzstkpn6Gab1EeXF5tmGG8rGM2FibNFG9O31YIc5eib0lrZ6MloxQ/640?" data-type="png" data-w="640" src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/VBcD02jFhgl7VHx00TkzicBMAfz1dFT8icEknJzstkpn6Gab1EeXF5tmGG8rGM2FibNFG9O31YIc5eib0lrZ6MloxQ/640?tp=webp&amp;wxfrom=5&amp;wx_lazy=1" style="width: auto !important; height: auto !important; visibility: visible !important;" data-fail="0"></p><section style="margin: 15px 0em 30px;white-space: normal;line-height: 12px;font-size: 12px;color: rgb(128, 128, 128);text-align: center;"></section><section style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: center;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);"><strong>A Hybrid Framework for Text Modeling with Convolutional RNN</strong><br></span><p style="margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="color: rgb(136, 136, 136);font-size: 15px;"><strong>@yinnxinn 推荐</strong></span></p><p style="margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);">#Question Answering</span></p></section><p style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: justify;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);">本文使用 RNN+CNN 的结构来完成 NLP 中的问答任务，其亮点在于使用 RNN 获取 question 和 answer 的上下文语义，CNN 在语义层面对二者进行操作。</span></p><p style="margin-top: -2px;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="font-size: 13px;color: rgb(136, 136, 136);">论文链接</span></p><p style="margin-top: -2px;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="font-family: arial, sans, sans-serif;white-space: pre-wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);font-size: 13px;color: rgb(136, 136, 136);">https://www.paperweekly.site/papers/1663</span></p><p style="margin-top: -2px;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;margin-left: 0em;margin-right: 0em;line-height: 3em;"><span style="font-family: arial, sans, sans-serif;white-space: pre-wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);font-size: 13px;color: rgb(136, 136, 136);"><br></span></p><p style="margin-top: -2px;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;margin-left: 0em;margin-right: 0em;line-height: 2em;"><span style="color: rgb(12, 88, 126);font-size: 20px;font-weight: 700;text-align: center;">[ 计算机视觉 ]</span></p><p style="margin-top: -2px;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;margin-left: 0em;margin-right: 0em;line-height: 2em;"><span style="color: rgb(12, 88, 126);font-size: 20px;font-weight: 700;text-align: center;"><br></span></p><p style="white-space: normal;text-align: center;margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><img class="" data-ratio="0.109375" data-s="300,640" src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/VBcD02jFhgl7VHx00TkzicBMAfz1dFT8icaZzQUgYngzzhJxZoP5AIlmr1T0HArp3uKIFX8aibD4OlwVS3KuAJ79g/640?" data-type="png" data-w="640" src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/VBcD02jFhgl7VHx00TkzicBMAfz1dFT8icaZzQUgYngzzhJxZoP5AIlmr1T0HArp3uKIFX8aibD4OlwVS3KuAJ79g/640?tp=webp&amp;wxfrom=5&amp;wx_lazy=1" style="width: auto !important; height: auto !important; visibility: visible !important;" data-fail="0"></p><section style="margin: 15px 0em 30px;white-space: normal;line-height: 12px;font-size: 12px;color: rgb(128, 128, 128);text-align: center;"></section><section style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: center;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);"><strong>MAttNet: Modular Attention Network for Referring Expression Comprehension</strong><br></span><p style="margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="color: rgb(136, 136, 136);font-size: 15px;"><strong>@EthanLC 推荐</strong></span></p><p style="margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);"><span style="color: rgb(63, 63, 63);font-size: 15px;text-align: center;">#Multimodal</span></span></p></section><p style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: justify;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);">本文对 referring expression（指向目标物体的自然语句）进行 modular network 的建模，提供了主语，位置，关系三个 module。</span></p><p style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: justify;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);">每个 module 的组合权重由 attention 机制来实现，各个模块内提供不同的 visual attention 来关注图片内的相关区域。模型涉及到的 word，module，visual 的 attention 都当做隐变量自动学习。</span></p><p style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: justify;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);">整体框架可以与 Mask R-CNN 无缝连接，在目标定位和分割两个 task 上都达到了目前最佳准确率。</span></p><p style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: left;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);"><span style="font-size: 12px;color: rgb(136, 136, 136);">Demo:&nbsp;</span><span style="text-decoration: underline;font-size: 12px;color: rgb(136, 136, 136);">http://gpuvision.cs.unc.edu/refer/comprehension</span></span></p><p style="margin-top: -2px;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="font-size: 13px;color: rgb(136, 136, 136);">论文链接</span></p><p style="margin-top: -2px;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="font-family: arial, sans, sans-serif;white-space: pre-wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);font-size: 13px;color: rgb(136, 136, 136);">https://www.paperweekly.site/papers/1594</span></p><p style="margin-top: -2px;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;margin-left: 0em;margin-right: 0em;line-height: 2em;"><br></p><p style="margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><img class="" data-ratio="0.109375" data-s="300,640" src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/VBcD02jFhgnzMG2RjDrT4O9Gn283L4GiaPFKKcQtakJkrJqiay67wic4UibzIoJEFesEXzBdgvbKrU3pQbdFib3fEibQ/640?" data-type="png" data-w="640" src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/VBcD02jFhgnzMG2RjDrT4O9Gn283L4GiaPFKKcQtakJkrJqiay67wic4UibzIoJEFesEXzBdgvbKrU3pQbdFib3fEibQ/640?tp=webp&amp;wxfrom=5&amp;wx_lazy=1" style="width: auto !important; height: auto !important; visibility: visible !important;" data-fail="0"></p><section style="margin: 15px 0em 30px;white-space: normal;line-height: 12px;font-size: 12px;color: rgb(128, 128, 128);text-align: center;"></section><section style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: center;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);"><strong>Wasserstein Auto-Encoders</strong></span><span style="font-size: 15px;"><br></span><p style="margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="color: rgb(136, 136, 136);font-size: 15px;"><strong>@huapohen 推荐</strong></span></p><p style="margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);">#GAN</span></p></section><p style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: justify;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);">ICLR2018 高分论文,通过 optimal transport（最优传输）的角度，Wasserstein+auto-encoder 构建生成模型。但对 GAN 有情怀，通过对抗训练学习对手来提升自己，学习此篇 WAE（WGAN 的对手）正是如此，助于我们提升 GAN 网络的生成性能和或解释性。</span></p><p style="margin-top: -2px;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="font-size: 13px;color: rgb(136, 136, 136);">论文链接</span></p><p style="margin-top: -2px;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="font-family: arial, sans, sans-serif;white-space: pre-wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);font-size: 13px;color: rgb(136, 136, 136);">https://www.paperweekly.site/papers/1578</span></p><section><p style="margin-left: 0em;margin-right: 0em;text-align: center;line-height: 2em;"><br></p><p style="margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><img class="" data-ratio="0.109375" data-s="300,640" src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/VBcD02jFhgkFFwOYfF41kUMpx9QrhiacsUsaDJKp7afm9SFyWQgUwpPItQo9UH0zH3GFjzTw4LJezwoExXFCzpA/640?" data-type="png" data-w="640" src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/VBcD02jFhgkFFwOYfF41kUMpx9QrhiacsUsaDJKp7afm9SFyWQgUwpPItQo9UH0zH3GFjzTw4LJezwoExXFCzpA/640?tp=webp&amp;wxfrom=5&amp;wx_lazy=1" style="width: auto !important; height: auto !important; visibility: visible !important;" data-fail="0"></p><section style="margin: 15px 0em 30px;white-space: normal;line-height: 12px;font-size: 12px;color: rgb(128, 128, 128);text-align: center;"></section><section style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: center;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);"><strong>A Mixed-scale Dense Convolutional Neural Network for Image Analysis</strong></span><span style="font-size: 15px;"><br></span><p style="margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="color: rgb(136, 136, 136);font-size: 15px;"><strong>@somtian 推荐</strong></span></p><p style="margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);">#CNN<span style="font-size: 15px;text-align: center;"></span></span></p></section><p style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: justify;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);">本文通过将 dilated 卷积的 feature maps 做 dense connection，使模型可以处理计算机视觉中的很多问题，比如混合尺度的处理以及可以应用到很多问题中。同时减少了网络的参数，加速训练和应用。</span></p><p style="margin-top: -2px;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="font-size: 13px;color: rgb(136, 136, 136);">论文链接</span></p><p style="margin-top: -2px;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="font-family: arial, sans, sans-serif;white-space: pre-wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);font-size: 13px;color: rgb(136, 136, 136);">https://www.paperweekly.site/papers/1621</span></p><p style="white-space: normal;margin-left: 0em;margin-right: 0em;text-align: center;line-height: 2em;"><br></p><p style="margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><img class="" data-copyright="0" data-ratio="0.109375" data-s="300,640" src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/VBcD02jFhgmdTOOt6xMGO8q70RUDWEzldUCgrhG69LwL4uQCmiaK8A19jufpMJdHTxzZ5KGRrJNpEgnHJRfNk1A/640?" data-type="png" data-w="640" style="width: auto !important; height: auto !important; visibility: visible !important;" src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/VBcD02jFhgmdTOOt6xMGO8q70RUDWEzldUCgrhG69LwL4uQCmiaK8A19jufpMJdHTxzZ5KGRrJNpEgnHJRfNk1A/640?tp=webp&amp;wxfrom=5&amp;wx_lazy=1" data-fail="0"></p><section style="margin: 15px 0em 30px;white-space: normal;line-height: 12px;font-size: 12px;color: rgb(128, 128, 128);text-align: center;"></section><section style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: center;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);"><strong>Dynamic Weight Alignment for Convolutional Neural Networks</strong><br></span><p style="margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="color: rgb(136, 136, 136);font-size: 15px;"><strong>@duinodu 推荐</strong></span></p><p style="margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);">#CNN</span></p></section><p style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: left;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);">用 CNN 处理序列数据的问题在于，序列数据在时间上是存在畸变的，比如速率不稳定。而 CNN 的这种线性性质，让卷积核无法处理时间畸变这个问题。</span></p><p style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: left;"><span style="color: rgb(63, 63, 63);font-size: 15px;">本文提出了一种在 CNN 的卷积核中对齐权重的方法，使得这样的 CNN 更能处理序列数据，并在多个数据集上验证了这个方法的有效性。</span></p><p style="margin-top: -2px;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="font-size: 13px;color: rgb(136, 136, 136);">论文链接</span></p><p style="margin-top: -2px;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><span style="font-family: arial, sans, sans-serif;white-space: pre-wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);font-size: 13px;color: rgb(136, 136, 136);">https://www.paperweekly.site/papers/1591</span></p><p style="margin-top: -2px;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;margin-left: 0em;margin-right: 0em;line-height: 2em;"><span style="font-family: arial, sans, sans-serif;white-space: pre-wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);font-size: 13px;color: rgb(136, 136, 136);"><br></span></p><p style="text-align: center;"><img class="" data-copyright="0" data-ratio="0.109375" data-s="300,640" src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/VBcD02jFhgm3OQD8fU9b5nyluFPpOop0o6c9fGMicicnQyd57ibficujqN6StPyHBIib7ktB5sX5IHNWSyXE77dry4w/640?" data-type="png" data-w="640" style="width: auto !important; height: auto !important; visibility: visible !important;" src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/VBcD02jFhgm3OQD8fU9b5nyluFPpOop0o6c9fGMicicnQyd57ibficujqN6StPyHBIib7ktB5sX5IHNWSyXE77dry4w/640?tp=webp&amp;wxfrom=5&amp;wx_lazy=1" data-fail="0"></p><section style="margin: 15px 0em 30px;white-space: normal;line-height: 12px;font-size: 12px;color: rgb(128, 128, 128);text-align: center;"></section><section style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: center;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);"><strong>Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection</strong></span><span style="font-size: 15px;"><br></span><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;"><span style="color: rgb(136, 136, 136);font-size: 15px;"><strong>@arlen 推荐</strong></span></p><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);">#Object Detection</span></p></section><p style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: justify;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);">本文来自中科院自动化所，论文利用多层特征效果显著，结合了单阶段和双阶段的优点，在准确率和速度上有很好的均衡。</span></p><p style="margin-top: -2px;margin-right: 0em;margin-left: 0em;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;"><span style="font-size: 13px;color: rgb(136, 136, 136);">论文链接</span></p><p style="margin-top: -2px;margin-right: 0em;margin-left: 0em;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;"><span style="font-family: arial, sans, sans-serif;white-space: pre-wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);font-size: 13px;color: rgb(136, 136, 136);">https://www.paperweekly.site/papers/1576</span></p><p style="line-height: 3em;"><br></p><p style="margin-top: -2px;margin-right: 0em;margin-left: 0em;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;line-height: 2em;"><span style="color: rgb(12, 88, 126);font-size: 20px;font-weight: 700;">[ 机器学习 ]</span></p><p style="margin-top: -2px;margin-right: 0em;margin-left: 0em;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;line-height: 2em;"><span style="color: rgb(12, 88, 126);font-size: 20px;font-weight: 700;"><br></span></p><p style="text-align: center;margin-left: 0.5em;margin-right: 0.5em;"><img class="img_loading" data-copyright="0" data-ratio="0.109375" data-s="300,640" src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/VBcD02jFhgns1iceUYQpOyZsu7TzZU9JkpOWY1Szfert1FgtWXGNRYicHg1nvIrFEPgibpVc9jLNeqgtMPo4LR45A/640" data-type="png" data-w="640" style="width: 638px !important; height: 69.7812px !important;" src=""></p><section style="margin: 15px 0em 30px;white-space: normal;line-height: 12px;font-size: 12px;color: rgb(128, 128, 128);text-align: center;"></section><section style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: center;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);"><strong>Model Evaluation, Model Selection, and Algorithm Selection in Machine Learning</strong><br></span><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;"><span style="color: rgb(136, 136, 136);font-size: 15px;"><strong>@Synced 推荐</strong></span></p><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);">#Model Optimization</span></p></section><p style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: justify;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);">本文回顾了用于模型评估、模型选择和算法选择任务中的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每种技术的主要优势和劣势。</span></p><p style="margin-top: -2px;margin-right: 0em;margin-left: 0em;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;"><span style="font-size: 13px;color: rgb(136, 136, 136);">论文链接</span></p><p style="margin-top: -2px;margin-right: 0em;margin-left: 0em;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;"><span style="font-family: arial, sans, sans-serif;white-space: pre-wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);font-size: 13px;color: rgb(136, 136, 136);">https://www.paperweekly.site/papers/1616</span></p><p style="margin-top: -2px;margin-right: 0em;margin-left: 0em;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;line-height: 2em;"><br></p><p style="text-align: center;margin-left: 0.5em;margin-right: 0.5em;"><img class="img_loading" data-copyright="0" data-ratio="0.109375" data-s="300,640" src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/VBcD02jFhgns1iceUYQpOyZsu7TzZU9Jkzh9tAQJeF5cUJf6hYViaDDWh3vSvkpXyGd53L87ahJIe7R2dS6rrR0w/640" data-type="png" data-w="640" style="width: 638px !important; height: 69.7812px !important;" src=""></p><section style="margin: 15px 0em 30px;white-space: normal;line-height: 12px;font-size: 12px;color: rgb(128, 128, 128);text-align: center;"></section><section style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: center;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);"><strong>Training Neural Networks by Using Power Linear Units (PoLUs)</strong></span><span style="font-size: 15px;"><br></span><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;"><span style="color: rgb(136, 136, 136);font-size: 15px;"><strong>@snowwalkerj 推荐</strong></span></p><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);">#Activation Function</span></p></section><p style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: justify;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);">本文设计了一种&nbsp;PoLU 激活函数，在多个数据集上取得超过 ReLU 的性能。</span></p><p style="margin-top: -2px;margin-right: 0em;margin-left: 0em;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;"><span style="font-size: 13px;color: rgb(136, 136, 136);">论文链接</span></p><p style="margin-top: -2px;margin-right: 0em;margin-left: 0em;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;"><span style="font-family: arial, sans, sans-serif;white-space: pre-wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);font-size: 13px;color: rgb(136, 136, 136);">https://www.paperweekly.site/papers/1658</span></p><section><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;white-space: normal;text-align: center;line-height: 2em;"><br></p><p style="text-align: center;margin-left: 0.5em;margin-right: 0.5em;"><img class="" data-copyright="0" data-ratio="0.109375" data-s="300,640" src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/VBcD02jFhgns1iceUYQpOyZsu7TzZU9JkxDiaz0VEhc7XjICZeiciaK81y4Y3tWvq22sWH207cwx69sTP3xC9xwOFg/640" data-type="png" data-w="640" style="width: auto !important; height: auto !important; visibility: visible !important;" src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/VBcD02jFhgns1iceUYQpOyZsu7TzZU9JkxDiaz0VEhc7XjICZeiciaK81y4Y3tWvq22sWH207cwx69sTP3xC9xwOFg/640?tp=webp&amp;wxfrom=5&amp;wx_lazy=1" data-fail="0"></p><section style="margin: 15px 0em 30px;white-space: normal;line-height: 12px;font-size: 12px;color: rgb(128, 128, 128);text-align: center;"></section><section style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: center;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);"><strong>Learning Continuous User Representations through Hybrid Filtering with doc2vec</strong></span><span style="font-size: 15px;"><br></span><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;"><span style="color: rgb(136, 136, 136);font-size: 15px;"><strong>@Ttssxuan 推荐</strong></span></p><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);">#Recommender System</span></p></section><p style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: justify;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);">本文把用行为使用 item 描述进行串连，构成文档，并使用 doc2vec 训练用户表示向量。</span></p><p style="margin-top: -2px;margin-right: 0em;margin-left: 0em;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;"><span style="font-size: 13px;color: rgb(136, 136, 136);">论文链接</span></p><p style="margin-top: -2px;margin-right: 0em;margin-left: 0em;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;"><span style="font-family: arial, sans, sans-serif;white-space: pre-wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);font-size: 13px;color: rgb(136, 136, 136);">https://www.paperweekly.site/papers/1562</span></p><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;white-space: normal;text-align: center;line-height: 2em;"><br></p><p style="text-align: center;margin-left: 0.5em;margin-right: 0.5em;"><img class="" data-copyright="0" data-ratio="0.109375" data-s="300,640" src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/VBcD02jFhgns1iceUYQpOyZsu7TzZU9Jk33QEias9eIrY5Z8MT2iauUUDtg3L4oHnuT8iclsqo9kM0Bw6W9Q0WKxnQ/640" data-type="png" data-w="640" style="width: auto !important; height: auto !important; visibility: visible !important;" src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/VBcD02jFhgns1iceUYQpOyZsu7TzZU9Jk33QEias9eIrY5Z8MT2iauUUDtg3L4oHnuT8iclsqo9kM0Bw6W9Q0WKxnQ/640?tp=webp&amp;wxfrom=5&amp;wx_lazy=1" data-fail="0"></p><section style="margin: 15px 0em 30px;white-space: normal;line-height: 12px;font-size: 12px;color: rgb(128, 128, 128);text-align: center;"></section><section style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: center;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);"><strong>NDDR-CNN: Layer-wise Feature Fusing in Multi-Task CNN by Neural Discriminative Dimensionality Reduction</strong><br></span><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;"><span style="color: rgb(136, 136, 136);font-size: 15px;"><strong>@xaj 推荐</strong></span></p><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);">#Multi-task Learning</span></p></section><p style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);">本文研究的问题是多任务学习。作者提出了一种对多个网络（对应多个任务）进行逐层特征融合的方法。</span></p><p style="margin-top: -2px;margin-right: 0em;margin-left: 0em;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;"><span style="font-size: 13px;color: rgb(136, 136, 136);">论文链接</span></p><p style="margin-top: -2px;margin-right: 0em;margin-left: 0em;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;"><span style="font-family: arial, sans, sans-serif;white-space: pre-wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);font-size: 13px;color: rgb(136, 136, 136);">https://www.paperweekly.site/papers/1614</span></p><p style="margin-top: -2px;margin-right: 0em;margin-left: 0em;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;line-height: 2em;"><span style="font-family: arial, sans, sans-serif;white-space: pre-wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);font-size: 13px;color: rgb(136, 136, 136);"><br></span></p><p style="text-align: center;margin-left: 0.5em;margin-right: 0.5em;"><img class="" data-copyright="0" data-ratio="0.109375" data-s="300,640" src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/VBcD02jFhgns1iceUYQpOyZsu7TzZU9JkfSD9WYjMBicWTTljSWJkIUZiaKoXNJhxiba3XRbnBCad0NXntP4qOJ7Bw/640" data-type="png" data-w="640" style="width: auto !important; height: auto !important; visibility: visible !important;" src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/VBcD02jFhgns1iceUYQpOyZsu7TzZU9JkfSD9WYjMBicWTTljSWJkIUZiaKoXNJhxiba3XRbnBCad0NXntP4qOJ7Bw/640?tp=webp&amp;wxfrom=5&amp;wx_lazy=1" data-fail="0"></p><section style="margin: 15px 0em 30px;white-space: normal;line-height: 12px;font-size: 12px;color: rgb(128, 128, 128);text-align: center;"></section><section style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: center;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);"><strong>An Attention-based Collaboration Framework for Multi-View Network Representation Learning</strong></span><span style="font-size: 15px;"><br></span><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;"><span style="color: rgb(136, 136, 136);font-size: 15px;"><strong>@arlen 推荐</strong></span></p><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);">#Object Detection</span></p></section><p style="margin: 32px 0em;color: inherit;font-size: inherit;white-space: normal;line-height: 28px;text-align: justify;"><span style="font-size: 15px;color: rgb(63, 63, 63);">本文是网络表示学习大牛 Jian Tang 的工作，论文利用 multi-view 来对网络进行表示学习。各个 view 之间通过共享邻居来保证所有节点表示在同一个空间中，同时，通过引入 attention 机制，可以学到不同节点在不同 view 的权重。</span></p><p style="margin-top: -2px;margin-right: 0em;margin-left: 0em;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;"><span style="font-size: 13px;color: rgb(136, 136, 136);">论文链接</span></p><p style="margin-top: -2px;margin-right: 0em;margin-left: 0em;white-space: normal;width: 556px;overflow: hidden;text-align: center;"><span style="font-family: arial, sans, sans-serif;white-space: pre-wrap;background-color: rgb(255, 255, 255);font-size: 13px;color: rgb(136, 136, 136);">https://www.paperweekly.site/papers/1583</span></p><p><br></p></section><p style="color: inherit;font-size: inherit;margin: 32px 0em;line-height: 28px;"><span style="font-size: 15px;"><strong style="color: inherit;font-size: inherit;"> 本文由 AI 学术社区 PaperWeekly 精选推荐，社区目前已覆盖自然语言处理、计算机视觉、人工智能、机器学习、数据挖掘和信息检索等研究方向，点击「<span style="font-size: 15px;color: rgb(12, 88, 126);">阅读原文</span>」即刻加入社区！</strong></span></p><p style="color: rgb(51, 51, 51);font-size: 16px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);text-align: justify;line-height: 1.75em;margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><strong><span style="font-size: 14px;"><strong style="color: rgb(0, 169, 223);font-size: 16px;letter-spacing: 2px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);"><span style="font-size: 14px;"><strong style="color: rgb(12, 88, 126);font-size: 16px;"><span style="font-size: 14px;"></span></strong></span></strong></span></strong></p><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;font-size: 16px;white-space: normal;letter-spacing: 0.5px;color: rgb(51, 51, 51);text-align: center;line-height: 1.75em;"><span style="color: rgb(51, 51, 51);letter-spacing: 0.5px;font-size: 18px;background-color: rgb(255, 255, 254);">我是彩蛋</span><strong style="color: rgb(63, 63, 63);letter-spacing: 0px;font-size: 14px;"><span style="color: rgb(51, 51, 51);letter-spacing: 0.5px;font-size: 18px;background-color: rgb(255, 255, 254);"></span>&nbsp;</strong><br></p><section class="" style="margin-top: -1em;margin-right: 0em;margin-left: 0em;padding: 1em 10px 5px;font-size: 16px;letter-spacing: 0px;white-space: normal;color: rgb(51, 51, 51);text-align: center;border-width: 1px;border-style: solid;border-color: rgb(51, 51, 51);border-radius: 0px;"><section class="" powered-by="xiumi.us" style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;letter-spacing: 0px;"><section class="" style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;letter-spacing: 0px;"><section class="" style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;padding: 5px;font-size: 14px;line-height: 1.75;letter-spacing: 0px;"><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;letter-spacing: 0px;line-height: normal;"><span style="color: rgb(63, 63, 63);"><strong><br></strong></span></p><section class="" style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;padding: 5px;color: rgb(62, 62, 62);letter-spacing: 0px;text-align: center;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);font-size: 14px;line-height: 1.75;"><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;color: rgb(51, 51, 51);letter-spacing: 0px;line-height: 1.75em;"><span style="color: rgb(63, 63, 63);"><strong>&nbsp;解锁新功能：热门职位推荐！</strong></span></p><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;color: rgb(51, 51, 51);letter-spacing: 0px;line-height: normal;"><br></p><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;color: rgb(51, 51, 51);letter-spacing: 0px;line-height: 1.75em;"><span style="font-size: 12px;color: rgb(63, 63, 63);">PaperWeekly小程序升级啦</span></p><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;color: rgb(51, 51, 51);letter-spacing: 0px;line-height: normal;"><br></p><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;color: rgb(51, 51, 51);letter-spacing: 0px;line-height: 1.75em;"><span style="color: rgb(63, 63, 63);"><strong><span style="letter-spacing: 0.5px;color: rgb(51, 51, 51);">今日arXiv√猜你喜欢√<strong style="color: rgb(71, 168, 218);font-size: 16px;text-align: justify;"><span style="font-size: 14px;">热门职位</span></strong><strong style="color: rgb(63, 63, 63);"><span style="color: rgb(51, 51, 51);">√</span></strong></span></strong></span></p><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;color: rgb(51, 51, 51);letter-spacing: 0px;line-height: normal;"><br></p><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;letter-spacing: 0px;line-height: 1.75em;"><span style="color: rgb(63, 63, 63);">找全职找实习都不是问题</span></p><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;color: rgb(51, 51, 51);letter-spacing: 0px;line-height: 1.75em;">&nbsp;</p><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;color: rgb(51, 51, 51);letter-spacing: 0px;line-height: 1.75em;"><span style="background-color: rgb(0, 169, 223);"><strong><span style="letter-spacing: 0.5px;color: rgb(255, 255, 255);">&nbsp;解锁方式&nbsp;</span></strong></span></p><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;color: rgb(51, 51, 51);letter-spacing: 0px;line-height: 1.75em;"><span style="color: rgb(63, 63, 63);font-size: 12px;">1. 识别下方二维码打开小程序</span></p><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;color: rgb(51, 51, 51);letter-spacing: 0px;line-height: 1.75em;"><span style="color: rgb(63, 63, 63);font-size: 12px;">2. 用PaperWeekly社区账号进行登陆</span></p><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;color: rgb(51, 51, 51);letter-spacing: 0px;line-height: 1.75em;"><span style="color: rgb(63, 63, 63);font-size: 12px;">3. 登陆后即可解锁所有功能</span></p><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;color: rgb(51, 51, 51);letter-spacing: 0px;line-height: 1.75em;"><br></p><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;letter-spacing: 0px;color: rgb(51, 51, 51);line-height: 1.75em;"><span style="background-color: rgb(0, 169, 223);"><strong><span style="letter-spacing: 0.5px;color: rgb(255, 255, 255);">&nbsp;职位发布&nbsp;</span></strong></span></p><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;letter-spacing: 0px;color: rgb(51, 51, 51);line-height: 1.75em;"><span style="color: rgb(63, 63, 63);font-size: 12px;">请添加小助手微信（<strong><span style="color: rgb(136, 136, 136);">pwbot01</span></strong>）进行咨询</span></p><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;color: rgb(51, 51, 51);letter-spacing: 0px;line-height: 1.75em;">&nbsp;<br></p><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;color: rgb(51, 51, 51);letter-spacing: 0px;line-height: 1.75em;"><span style="color: rgb(63, 63, 63);"><strong>长按识别二维码，使用小程序</strong></span></p><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;color: rgb(51, 51, 51);letter-spacing: 0px;line-height: 1.75em;"><span style="font-size: 12px;color: rgb(136, 136, 136);">*点击阅读原文即可注册</span></p><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;color: rgb(51, 51, 51);letter-spacing: 0px;line-height: normal;"><br></p></section><p style="margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><br></p><section data-role="outer" label="Powered by 135editor.com" style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;font-size: 16px;text-align: center;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);color: rgb(51, 51, 51);"><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;display: inline-block;width: 180px;"><img border="0" class="" data-copyright="0" data-ratio="1" data-s="300,640" src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/VBcD02jFhgnwLopkg177jgoQCbq2j2UJqSZOScYnsaSZf7ibXORdFOUEicycYycARG6V9pvHMyY7jYpdZFKpxcSQ/640?" data-type="jpeg" data-w="258" height="" style="visibility: visible !important; width: 180px !important; height: auto !important;" title="" width="180" _width="180px" 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style="color: rgb(12, 88, 126);font-size: 16px;"><span style="font-size: 14px;">关于PaperWeekly</span></strong></span></strong></span></strong><br></p><p style="color: rgb(51, 51, 51);font-size: 16px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);text-align: justify;line-height: 1.75em;margin-left: 0em;margin-right: 0em;"><strong><span style="font-size: 14px;"><strong style="color: rgb(0, 169, 223);font-size: 16px;letter-spacing: 2px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);"><span style="font-size: 14px;"><strong style="color: rgb(12, 88, 126);font-size: 16px;"><span style="font-size: 14px;"><br></span></strong></span></strong></span></strong></p><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;color: rgb(62, 62, 62);font-size: 16px;white-space: normal;text-align: justify;background-color: rgb(255, 255, 255);letter-spacing: 3px;line-height: 1.75em;"><span style="color: rgb(136, 136, 136);font-size: 14px;letter-spacing: 2px;">PaperWeekly 是一个推荐、解读、讨论、报道人工智能前沿论文成果的学术平台。如果你研究或从事 AI 领域，欢迎在公众号后台点击<strong>「交流群」</strong>，小助手将把你带入 PaperWeekly 的交流群里。</span></p><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;color: rgb(62, 62, 62);font-size: 16px;white-space: normal;text-align: justify;background-color: rgb(255, 255, 255);letter-spacing: 3px;line-height: 1.75em;"><span style="color: rgb(136, 136, 136);font-size: 14px;letter-spacing: 2px;"><br></span></p><p style="margin-right: 0em;margin-left: 0em;color: rgb(62, 62, 62);font-size: 16px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);letter-spacing: 3px;line-height: 1.75em;"><img class="__bg_gif " data-copyright="0" data-ratio="0.53" src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_gif/VBcD02jFhgl9qrwuXS7D8F2ZLyZNmqfWibCVlSbGBVCrd80blia0iaiaKuVk5p1tWP8tCaIiaYxiaQwiacIOlu9yOw6Mg/640?" data-type="gif" data-w="800" style="visibility: visible !important; width: auto !important; height: auto !important;" _width="auto" 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                    (function(){
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                    <p class="tips_global">长按二维码向我转账</p>
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                    <p class="tips_global">受苹果公司新规定影响，微信 iOS 版的赞赏功能被关闭，可通过二维码转账支持公众号。</p>
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